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Triangle network motifs predict complexes by complementing high-error interactomes with structural information

机译:三角形网络图案通过使用结构信息补充高误差相互作用基因组来预测复合物

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摘要

BackgroundA lot of high-throughput studies produce protein-protein interaction networks (PPINs) with many errors and missing information. Even for genome-wide approaches, there is often a low overlap between PPINs produced by different studies. Second-level neighbors separated by two protein-protein interactions (PPIs) were previously used for predicting protein function and finding complexes in high-error PPINs. We retrieve second level neighbors in PPINs, and complement these with structural domain-domain interactions (SDDIs) representing binding evidence on proteins, forming PPI-SDDI-PPI triangles.
机译:背景许多高通量研究产生的蛋白质-蛋白质相互作用网络(PPIN)包含许多错误和信息缺失。即使对于全基因组方法,不同研究产生的PPIN之间也经常存在低重叠。由两个蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)分隔的二级邻居以前用于预测蛋白质功能并发现高错误PPIN中的复合物。我们检索PPIN中的第二级邻居,并用代表蛋白质上结合证据的结构域-域相互作用(SDDI)进行补充,形成PPI-SDDI-PPI三角形。

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